近日，由百圖生科與播禾創(chuàng)新主辦，《醫(yī)健AI掘金志》協(xié)辦的 “首屆中國生物計算大會” 在蘇州閉幕。

作為主論壇的報告嘉賓，中國科學(xué)院院士、發(fā)展中國家科學(xué)院院士、中國科學(xué)院腫瘤與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所所長譚蔚泓，以《基于AI的智能診斷以及多參數(shù)細(xì)胞、疾病分型》為題，進行了演講。

譚蔚泓院士表示， 生命科學(xué)由點及面，有海量的數(shù)據(jù)，同時人類的疾病復(fù)雜性、多樣性，要實現(xiàn)高效疾病診療，必須基于海量數(shù)據(jù)和多參數(shù)的表征。

他提出，要利用高通量測量技術(shù)，結(jié)合多個識別疾病標(biāo)志物的分子探針，對病人樣本進行多達300個疾病標(biāo)志物分子特征的甄別和定量測定；利用人工智能和大數(shù)據(jù)科學(xué)進行解析，從而為疾病診斷提供精準(zhǔn)圖譜，判斷各種亞型特征。

接下來，譚蔚泓院士圍繞“分子計算”進行了講解。

他提出“分子大腦”的概念——人腦強于思維，電腦強于計算。但電腦計算沒有考慮分子層面信息，分子層面理解才是對事物最徹底的理解，尤其是疾病或生物領(lǐng)域。

分子計算，是將傳統(tǒng)方法的“關(guān)鍵疾病分子信息提取”、“數(shù)據(jù)計算與分析”、“解讀報告”等進行高效整合，像一個集成電路一樣進行相關(guān)分子識別。

其優(yōu)勢就在于可以減少誤差，無需人工輔助就可以直接出報告。

因此，分子大腦DNA邏輯回路就像是做一個多功能“分子醫(yī)生”，將分子層面識別與信息聯(lián)系起來，甚至模擬人類獲得性免疫系統(tǒng)。

以下為譚蔚泓院士的演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)《醫(yī)健AI掘金志》做了不改變原意的編輯和整理：

中國科學(xué)院早在2017年，就在仁濟醫(yī)院附近建立了分子醫(yī)學(xué)研究院，目前也開始著手建設(shè)中科院醫(yī)學(xué)所。

這些研究始終以臨床為目標(biāo)，尤其是以醫(yī)院為中心，讓醫(yī)院掏錢，使病人和科研相結(jié)合，變成患者福音。

目前，人類對非生命體系認(rèn)知已變得越來越清晰。

有人說方法學(xué)里只有物理和數(shù)學(xué)，方法學(xué)是創(chuàng)造一切物質(zhì)學(xué)科的基礎(chǔ)。

但同時化學(xué)方法也非常重要，從人類生命體系，到鐵礦石、鐵單晶、鐵原子等等，還有很多未解之謎。

而且，人類最沒有認(rèn)知的就是人體自身，根據(jù)Science數(shù)據(jù)顯示，全世界最前沿的125個科學(xué)問題中，生命科學(xué)就占據(jù)了46%。

例如人類是怎么思維和怎樣進行記憶。

原來我曾做過一段時間“如何把記憶與某一基因聯(lián)結(jié)在一起”的研究，發(fā)現(xiàn)這件事需要依靠很多參數(shù)。

生物的復(fù)雜性決定了生物學(xué)大數(shù)據(jù)的必然性，籍于此，各種組學(xué)應(yīng)運而生，包括基因組學(xué)、蛋白組學(xué)、細(xì)胞組學(xué)、時空組學(xué)等等。

同樣，疾病的復(fù)雜性、多樣性等使得診療必須基于海量數(shù)據(jù)和多參數(shù)表征。

我覺得這樣一個新時代已經(jīng)到來，僅靠一個疾病標(biāo)志物，實現(xiàn)疾病診斷已不太可能，必須要用到多個，所以海量數(shù)據(jù)的處理就成為了必須。

所以，疾病多參數(shù)的分子分型成為了精準(zhǔn)醫(yī)療的核心。怎樣獲取多參數(shù)的生物計算海量數(shù)據(jù)，并從大量數(shù)據(jù)里，得到有用信息，也成為了我們要解決的問題。

關(guān)于疾病多參數(shù)、多分子分型，我給大家舉個例子。

兩年前，想要打開手機一定要輸入密碼，但今天面部識別，在全世界75億人口，只有我一個人可以打開自己的手機。

其中所涉及的參數(shù)和檢測就是實現(xiàn)眼睛、鼻子、耳朵相互關(guān)聯(lián)，用這些信息來檢測差異。

生物學(xué)也是同樣，需要通過多參數(shù)進行同時檢測，對數(shù)據(jù)進行有效分析，才能把疾病分成不同亞型，對癥下藥。

疾病的分子分型診斷，也需要依靠高通量測量技術(shù)，結(jié)合多個識別疾病標(biāo)志物的分子探針，對病人樣本進行多到300個疾病標(biāo)志物分子分子特征，進行甄別和定量測定。

再利用人工智能和大數(shù)據(jù)科學(xué)解析，從而為疾病診斷提供精準(zhǔn)圖譜，判斷各種亞型特征，為下一代疾病精準(zhǔn)診斷提供變革性技術(shù)。

所以接下來，人工智能將推動疾病診斷+治療的新范式。

可以訓(xùn)練AI理解130萬個電子病歷中的臨床特征，自動分析患者病情，智能給出推薦診斷。

其中的第一個工作就是怎樣獲取300個參數(shù)所需的數(shù)據(jù)量。

對于技術(shù)的人而言，300個參數(shù)可能是一批小數(shù)據(jù)，但如果這些數(shù)據(jù)與人類疾病密切相關(guān)，怎樣找到模式識別就非常艱難。

這樣的數(shù)據(jù)和技術(shù)建立完成以后，就可以使各種疾病診斷變的容易。

以腫瘤診斷為例，過去的異質(zhì)性問題給癌癥診斷帶來了極大的困難。而通過結(jié)合AI的精準(zhǔn)診療，就可以對其進行甄別，發(fā)現(xiàn)其中不同的亞型。

特別是肺癌治療，存在的多種亞型，每一種亞型的治療方案都完全不同，而且分類靶向治療具有更好的治療效果。

那么我們應(yīng)該怎樣進行疾病的分子分型？

其中最重要的就是獲取疾病多參數(shù)表征，和對獲取的多參數(shù)數(shù)據(jù)進行有效解析。

既然已經(jīng)了解疾病精準(zhǔn)診療需要分子分型，具體操作就需要獲取到這些多參數(shù)表征，開發(fā)專門的分子識別工具，發(fā)展新型數(shù)據(jù)算法，對蛋白、核酸等多組學(xué)信息進行有效分析。

目前的人工智能，雖然已經(jīng)有很多開源數(shù)據(jù)分析方法，但這些算法依然還無法滿足醫(yī)療的數(shù)據(jù)歸納。

除了數(shù)據(jù)工具，還有分子識別問題，這些分子包括抗體、多肽、核酸、小分子等等。

今天以核酸適體為例，核酸適體被稱為“科學(xué)家的抗體”，由15-60個堿基組成，能識別靶標(biāo)的單鏈DNA/RNA、具有高親和力，高特異性、靶標(biāo)范圍廣等特點，是精準(zhǔn)藥物治療和臨床診斷的新工具。

在實驗中，我們主要使用以活細(xì)胞為篩選靶標(biāo)的核酸適體細(xì)胞篩選新方法（Cell-SELEX），這種方法可在標(biāo)志物未知條件下為靶細(xì)胞的分子識別提供全新的化學(xué)途徑。

而且可實現(xiàn)活體細(xì)胞的多個靶分子探針的原位篩選，讓每一次篩選都得到多個分子探針。

通過這種技術(shù)，我們已經(jīng)創(chuàng)造了大量的核酸適體，基本相當(dāng)于人工產(chǎn)生了300多個能識別特異細(xì)胞靶體的“抗體”

未來疾病的診斷一定需要從多個探針對生物體進行表征，這樣一次產(chǎn)生100、200個探針，對細(xì)胞表面所有蛋白進行判斷。

目前這些核酸適體也已經(jīng)被廣泛生物醫(yī)學(xué)研究。

以應(yīng)用于白血病病人樣品的分子分型為例。

我們通過與八家醫(yī)院合作，使用18個核酸適體對大約2000個病人進行了測試，并從中找出了核酸適體識別白血病的分子圖譜識別新模式。

除了這些，我們還將核酸適體應(yīng)用于外泌體的分子分型當(dāng)中，由國家納米科學(xué)中心孫佳姝研究員跟我們一同操作完成。

通過熱泳技術(shù)輔助的外泌體分型，可以用于早期診斷和腫瘤分類，其中對六類癌癥（1-4期）的分類準(zhǔn)確率達到了71%

除了核酸探針，高通量方法還有很多。

例如流式質(zhì)譜，通過流式細(xì)胞儀高速分析+質(zhì)譜檢測的高分辨能力，一次實驗就可以得到100多個參數(shù)。在同一次實驗中，完成多個參數(shù)獲取。

除了流式質(zhì)譜，核酸探針也可以做核酸影像，把核酸探針和核素連在一起，對人體進行全身影像進行掃描。

接下來講一下分子計算。

今天，電腦徹底改變了生活模式，除此之外，還有分子大腦，人腦思維無法超越電腦計算，但電腦計算沒有考慮分子層面信息。

而事實上，分子層面才是對事物最徹底的理解，尤其是疾病或生物領(lǐng)域。

過去分子計算，只是把病人樣本拿過來，對一些關(guān)鍵疾病分子進行提取，之后由醫(yī)生解讀。

這種方法最大特點就是體量小，而且需要有經(jīng)驗的醫(yī)生。

分子計算是將傳統(tǒng)方法里的“關(guān)鍵疾病分子信息提取”、“數(shù)據(jù)計算與分析”、“解讀報告”等進行高效整合。

像一個集成電路一樣進行相關(guān)的分子識別，其優(yōu)勢就在于可以減少誤差，無需人工輔助就可以直接出報告。

因此，分子大腦DNA邏輯回路就像一個多功能“分子醫(yī)生”，將分子層面識別與信息聯(lián)系起來，甚至可以模擬人類的獲得性免疫系統(tǒng)。

以腫瘤的早期診斷為例，高特異性的標(biāo)志物miRNA智能核酸系統(tǒng)，就可以實現(xiàn)外周血中腫瘤（肺癌）的早期診斷。

過去一個探針就是一個結(jié)果，多次檢測才能產(chǎn)生多個數(shù)據(jù)，如今miRNA可以將探針聯(lián)合起來，統(tǒng)一作為分子回路。

這些分子回路每一段都可以與mRNA進行識別，只要讀到相關(guān)信息，就可以做疾病診斷。

這個工作最高由上交仁濟醫(yī)院韓達研究員完成。

將來的疾病診斷，一定是對多參數(shù)的同時獲取，對大量信息進行解讀，從而形成模型識別式診療，這必將是醫(yī)療的未來。

目前，我們已在中國科學(xué)院基礎(chǔ)研究所建立了篩選中心，前年5月，浙江省人民政府也和中國科學(xué)院正式簽署醫(yī)學(xué)合作協(xié)議，共建中國科學(xué)院腫瘤與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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